校园巡检机器人智能导航与控制

针对校园巡检需求设计机器人本体结构,采用了GPS导航作为全局路径规划和模糊控制算法作为局部路径规划的机器人组合控制策略,提出了借助NI myrio作为控制核心和LabVIEW图形化编程的巡检机器人控制系统构建方法,研究了巡检机器人在校园环境下的导航、控制、多传感器融合等问题。结果表明:该套控制系统的研发有效解决了校园巡检机器人的智能导航与控制系统构建编程效率低、开发周期长等问题。通过采用二级分布式结构,保障了整个系统的实时性,实现了机器人复杂的人机交互和环境交互。同时提高了机器人控制系统的自适应性和鲁棒性,为巡检机器人的智能化研究提供了一种高效可靠的方法。

基于NI myRIO的机器视觉搬运车设计

以美国国家仪器公司的嵌入式开发平台myRIO1900为核心控制器,该文介绍基于ArduinoMega2560的MegaPi主控板通信实现对电机的驱动,以LabVIEW,NIVision机器视觉库和VisualStudioCode作为软件开发平台,构建了智能搬运车。搬运车通过摄像头采集必要的图像,在myRIO1900中识别货架上的二维码和货物的颜色,实现了货物存取位置的自动判断。车载巡线传感器、超声传感器保证了车辆的稳定行驶。实际测试表明,搬运车实现了预期功能,可为工业过程自动化设计、智能工厂和创新教学提供新的思路。

基于NI myRIO的玉米种植监控系统设计

本文基于NI myRIO平台和TCP网络服务的远程实时图像监控系统,实现对玉米长势及虫害情况的实时图像处理和远程控制。基于Labview的图像处理平台,具有对实时图像的分割、灰度和边缘三种处理模式。植株高度解析采用网格化图像分割技术,根据拟合方程对玉米长势进行拟合计算。经测试针对玉米生长的6大关键时期,实测值与图像分析的最大相对误差为3.33%,最小为0.96%。同时在执行单元,利用myRIO平台控制土地温湿度,可实现自动灌溉和远程监控分析功能。测试结果表明,该系统精准、快速,具有较好的扩展性和兼容性,同时提供良好的用户操作界面,对计算机视觉的玉米种植生产信息的监控具有重大意义。